Observação: Você pode usar um conjunto de documentos independente para treinar sua atividade de Deep Learning. Para isso, selecione a atividade de Deep Learning na lista suspensa ao lado do nome da skill. Em seguida, na lista suspensa à esquerda do botão Upload, selecione o conjunto de documentos desejado ou clique em Create Set… para criar um novo. Você pode fazer upload, excluir e rotacionar documentos nesta guia, conforme descrito na seção Documents.
Etapas de configuração
Etapa 1. Adicionar a Atividade
Etapa 2. Selecionar campos
- Até 50 campos do tipo Text, independentemente do seu nível de aninhamento.
- Uma tabela com até 32 colunas.
Observação: Os seguintes campos não podem ser treinados:
- Campos de tipo que não seja Text
- Grupos com vários itens, tabelas ou campos Text com vários itens aninhados em um grupo com vários itens
- Tabelas com mais de 32 colunas
Etapa 3. Rotular documentos
- Se o conjunto de treinamento contiver apenas o mínimo de 10 documentos, você poderá iniciar o treinamento de deep learning, mas é recomendável fazer upload de documentos adicionais para obter maior precisão.
- Se o seu conjunto de treinamento incluir apenas 10 documentos, você ainda poderá começar a treinar seu modelo. No entanto, o Advanced Designer exibirá um aviso recomendando que você adicione mais de 500 documentos rotulados para obter resultados de treinamento ideais.
- Se o seu conjunto de treinamento contiver entre 500 e 10.000 documentos, você poderá começar a treinar sua atividade imediatamente. Este é o número recomendado de documentos para ter em seu conjunto de treinamento.
- Se o conjunto de treinamento contiver mais de 10.000 documentos, o Advanced Designer exibirá um aviso informando que a skill pode se tornar instável.
Etapa 4. Treinar a Atividade
Etapa 5. Monitorar o Progresso do Treinamento
Etapas pós-treinamento
- Adicionar mais documentos ao conjunto de treinamento e retomar o processo de treinamento. Os resultados de treinamento obtidos até o momento serão preservados e a rede neural será treinada adicionalmente usando o conjunto de documentos atualizado.
- Ajustar a rotulagem e reiniciar o treinamento. Os resultados de treinamento obtidos até o momento serão descartados e a rede neural será treinada do zero.
- Criar um contêiner de Hypothesis Filtering com uma atividade de Extraction Rules, o que permitirá definir condições para a saída da atividade Deep Learning.
Observação: A partir do Advanced Designer v. 2.3.1, as limitações de campos para a atividade Deep Learning foram alteradas. Se sua skill usar uma atividade Deep Learning treinada que extraia mais de 50 campos, você poderá continuar processando documentos com essa skill. No entanto, quando você abrir essa skill para edição, a atividade Deep Learning existente será dividida em várias atividades Deep Learning, que talvez seja necessário treinar novamente. Você também terá que rotear as atividades no fluxo de trabalho de processamento de documentos.